Big Tech heeft systeem ontwikkeld dat honger uit de wereld kan helpen

De technologiebedrijven Google, Microsoft en Amazon willen artificiële intelligentie inzetten om signalen van een dreigende hongersnood wereldwijd tijdig te kunnen identificeren, zodat gepast kan worden gereageerd en de problemen kunnen worden afgewenteld. De bedrijven hebben daarvoor – in samenwerking met de Wereldbank, de Verenigde Naties en het Internationale Rode Kruis – het Famine Action Mechanism opgezet.

Het systeem zal in eerste instantie worden uitgetest in Zuid-Soedan, Niger, Mali, Tsjaad en Somalië, waar geregeld met hongersnood moet worden afgerekend.

Complexe materie

“Hongersnood grijpt vaak langzaam om zich heen, maar is toch bijzonder moeilijk te voorspellen,” zegt Franck Bousquet, directeur van de Fragility, Conflict and Violence Group (VGC) bij de Wereldbank. “Het probleem is immers meestal bijzonder complex. “

“Hongersnood kan zelden uitsluitend aan een afwezigheid van voedselvoorraden worden toegeschreven. De problemen kunnen worden veroorzaakt door een droogte of andere klimaatinvloeden op de teelten, maar ook andere elementen kunnen een grote invloed hebben, zoals een inflatie van de voedselprijzen, politieke instabiliteit of militaire conflicten.”

“De armste en meest kwetsbare populaties worden door deze problemen het zwaarst getroffen en zij zijn het minst in staat om te gaan met schokken die door andere groepen relatief goed kunnen worden geabsorbeerd,” beweert Bousquet. “Van de laatste tien grote hongersnoden bleken negen crisissen het gevolg van conflicten en oorlogen.”

Kunstmatige intelligentie kan echter een algoritme creëren dat toekomstige voedseltekorten kan helpen voorkomen. Het mechanisme gebruikt analyses om gebieden te identificeren die het meest waarschijnlijk met een ernstige hongersnood dreigen te zullen moeten afrekenen.

Financiën

“Het systeem kan een groot verschil maken,” zeggen de initiatiefnemers. “De waarschuwingen van het algoritme zouden er immers kunnen voor zorgen dat tijdig financiële middelen voor noodhulp aan risicogebieden kunnen worden vrijgemaakt. Dat is een van de grootste uitdagingen gebleken waarmee de internationale organisaties worden geconfronteerd bij de strijd tegen hongersnood.”

“De bureaucratische rompslomp die daarbij dikwijls moeten worden doorgeworsteld is vaak de laatste cruciale hindernis die de hulporganisaties kan beletten om levens te redden.” Volgens Brad Smith, directeur van Microsoft, kan artificiële intelligentie hier echter een belangrijke hulp bieden.

“Wanneer de wereld beter in staat zou zijn de locatie en het tijdstip van een toekomstige hongersnood te voorspellen, kan sneller en efficiënter worden gereageerd, zodat meer levens kunnen worden gered,” aldus Smith. “Kunstmatige intelligentie en machine learning houden enorme beloften in voor de detectie van vroege tekenen van voedseltekorten, zoals misoogsten, droogtes, natuurrampen en conflicten.”

Ed Hsu, hoofdadviseur van de president van de Wereldbank, zegt dat de technologiebedrijven werden ingeschakeld omdat zij het unieke vermogen beschikken om bestaande uitdagingen aan te gaan en op een nieuwe manier te bekijken.

Wetenschappelijk

Het probleem van de hongersnood wordt al geruime tijd wetenschappelijk gevolgd. Het Famine Early Warning Systems Network — een programma dat in het midden van de jaren tachtig van de voorbije eeuw door het United States Agency for International Development werd opgericht – beheert een inventaris van regio’s waar de grootste risico’s op een voedseltekort moeten worden geregistreerd.

Daarbij wordt gebruikt gemaakt van gegevens over onder meer regenval, voedselprijzen, terrorisme en politieke verkiezingen. “Het netwerk beschikte echter niet over een mathematische formule om de risico’s in te schatten,” aldus experts. “Ook was het onmogelijk om de lokale problemen in realtime in te schatten.”

Een organisaties zoals het Famine Early Warning Systems Network moet dan ook zijn data verzamelen met de inzet van honderden lokale medewerkers. Het Famine Action Mechanism zal de verschillende parameters echter in een analytisch model verwerken.

“Deze modellen zullen bij problemen een alarmsignaal geven dat donors de mogelijkheid zal bieden in een vroeg stadium de nodige financiële hulp vrij te maken, terwijl de overheden in staat zullen zijn om sneller en efficiënter in te grijpen,” zegt de Wereldbank. Opgemerkt wordt dat een vroegtijdige interventie de humanitaire kosten met 30 procent kunnen doen dalen.

Volgens de Verenigde Naties moet van een hongersnood worden gesproken wanneer in een regio per tienduizend inwoners elke dag twee personen als gevolg van voedseltekorten overlijden. Volgens het World Food Programme moeten dit jaar 124 miljoen mensen in eenenvijftig landen met zware voedseltekorten afrekenen.

Meer
Markten
Mijn Volglijst
Markten
BEL20